MATLAB灰色关联度分析完整源程序

资源摘要信息:"灰色关联分析是灰色系统理论中的一个重要内容，主要应用于不确定系统或信息不完全的系统中，用于分析系统中因素间的关联程度。在本资源中，提供了Matlab语言编写的灰色关联度计算的源程序，该程序实现了关联度的计算，包括了预处理步骤，即初值化处理。初值化是灰色关联分析中的一个步骤，它能够消除量纲影响，使数据具有可比性。在此程序中，初值化处理是通过比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值来完成的。通过使用这个程序，可以分析不同因素与参考序列的关联度，从而得到各因素相对于参考序列的重要程度或者相似程度。标签中的关键词'灰色关联度'、'关联度'、'初值化'、'灰色关联'均体现了该程序的主要功能和应用领域。文件名称列表中的'1--灰色关联度matlab源程序(完整版).doc'表明了该资源包含了完整的Matlab源代码，并且可能是以文档形式提供的说明文件。" 知识点详细说明： 1. 灰色系统理论：灰色系统理论是由中国学者邓聚龙教授在1980年代提出的一种处理不确定性问题的理论。该理论认为，尽管系统的部分信息已知，部分信息未知，但仍然可以对系统进行有效分析和控制。灰色系统理论主要处理“小样本”、“贫信息”的不确定性问题，它不要求对系统的统计规律有充分的了解，这与基于统计规律的随机理论有着本质的不同。 2. 灰色关联分析：灰色关联分析是灰色系统理论中用于衡量系统因素间关联程度的方法。它通过分析系统中不同因素序列的几何形状相似程度来判断因素间的关联性。在灰色关联分析中，通常会选取一个参考序列和若干个比较序列，通过计算各比较序列与参考序列之间的关联度，来分析各因素对于系统行为的影响程度。 3. 灰色关联度计算：灰色关联度的计算首先需要对数据进行预处理，以消除不同量纲和数量级的影响，使序列具有可比性。预处理方法包括初值化处理、均值化处理等。在初值化处理中，每个序列中的数据都将被其第一个数据（即初值）所除，从而将序列的起始点归一化到1。均值化则是将每个数据除以序列的平均值，使序列的平均值归一化为1。本资源中的程序采用了初值化处理。 4. MatLab环境：MatLab是美国MathWorks公司开发的一款高性能数值计算和可视化软件，它在工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域有着广泛的应用。MatLab拥有强大的矩阵运算能力，丰富的函数库和直观的编程环境，非常适合进行灰色关联度等数学建模和数据分析工作。 5. 初值化处理：在灰色关联度计算中，初值化是将系统中所有序列的第一个数据作为参考点，将每个序列中每个数据除以序列的第一个数据，从而使得每个序列的第一数据标准化为1，其他数据相应地进行调整。初值化处理后，序列中的数据值的波动趋势被保留，但消除了量纲的影响，便于进行后续的关联度计算。 6. 参考序列与比较序列：在灰色关联分析中，参考序列通常指的是系统的目标行为序列，而比较序列则指的是影响系统行为的各个因素序列。关联度的计算是通过比较序列与参考序列的相似度来进行的，其中关联度越高的因素，说明它与参考序列的相似度越高，对参考序列的影响越大。 通过以上知识点的详细阐述，我们可以了解到灰色关联度计算的重要性和在Matlab环境下实现该计算过程的方法，同时掌握了初值化处理的原理和目的，以及参考序列和比较序列在灰色关联分析中的作用和意义。